科教融合和產教協同促進人工智能創新人才培養

吳飛 吳超 朱強

摘 要：從人工智能教學知識點演變和人工智能學科交叉角度介紹了科教融合和產教協同進行人工智能創新人才培養的思路，同時介紹了新一代人工智能系列教材以及新一代人工智能科教平臺的體系架構和AI+X微專業。

關鍵詞：計算機課程體系;科教融合;人工智能;人才培養

一、計算機課程體系中人工智能知識點演變

為了規范計算機課程的教學，美國計算機學會（ACM）于1968年和1978年發布了計算機科學（Computer Science）課程體系Curriculum 68和Curriculum 78。1985年，ACM和IEEE CS（美國電子與電氣工程師協會計算機學會）針對計算機科學課程體系成立了一個工作組（task force），共同來制訂計算機科學的課程體系。這個工作組幾乎每隔10年發布一個新的計算機課程體系，目前已經發布了Computing Curricula 1991，Computing Curricula 2001，Computer Science Curriculum 2013等內容。

在1968年發布的計算機課程體系中，人工智能與啟發式規劃（AI， heuristic programming）這一知識點首次出現，隨后人工智能以人工智能與機器人（Artificial Intelligence and Robotics）和智能系統（ Intelligent Systems， IS）作為計算機專業課程體系中主要的知識點。表1給出了2001年和2013年計算機課程體系中人工智能知識點的變化。

從表1可以看出，在Computing Curricula 2001中，人工智能知識點被分為13個分支，分別為智能系統基礎、搜索與優化、知識表達和推理、學習、智能體、計算機視覺、自然語言處理、模式識別、先進機器學習、機器人、知識系統、神經網絡和遺傳算法。由此，人工智能基本上已經形成了自己的知識體系和課程體系，已經在核心理論和應用理論上完成了整體架構的搭建和設計。在Computing Curricula 2013中，人工智能知識點被分為12個分支，分別包括智能基本問題、搜索策略基礎、知識表示和推理基礎、機器學習基礎、高級搜索、高級知識表達和推理、不確定下推理、智能體、自然語言處理、高級機器學習、機器人、感知與機器視覺。

對1968年以來計算機課程體系中人工智能知識點內容分析表明，人工智能知識點的構成范疇走過了從強調程序設計（programming）到算法研究（model）以及功能實現（function）的不同歷史階段。在這個過程中，人工智能知識點逐漸變得明晰，2013年發布的計算機課程體系明確指出人工智能是一門研究難以通過傳統方法去解決實際問題的學問之道。為此，需要研究感知（如語音識別、自然語言理解、計算機視覺）、問題求解（如搜索和規劃）、行動（如機器人）以及支持任務完成的體系架構（如智能體和多智能體）。

二、多層次人工智能人才培養載體

人工智能經過60多年的演進，正呈現深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，人工智能具有輻射效應、放大效應和溢出效應，正在引發鏈式突破，加速新一輪科技革命和產業變革進程，成為新一輪產業變革的核心驅動力。人工智能具有增強任何領域的技術的潛力，是類似于內燃機或電力的一種“使能”技術，人工智能這一使能技術的下一步突破將來自多學科交叉內稟，形成創新之源、創新之力、賦能社會。

當前，浙江大學、武漢大學和華中科技大學相繼獲批人工智能交叉學科（納入一級學科管理），345所高校獲批設置人工智能本科專業、190所高校獲批智能科學與技術本科專業、171所高職院校（專科）獲批“人工智能技術服務”專業，我國已經形成了人工智能從本科生到研究生的較為完整的人才培養體系（見表2）。

人工智能不單純是一門課程、一項技術、一種產品或一個應用，而是理論博大深厚、技術生機勃勃、產品落地牽引、應用賦能社會的綜合生態系統。在這樣一個良好生態系統中，學科、專業、課程、教材和實訓平臺是人才培養生態系統中不可或缺的有機元素（見表3）。

課程是人才培養的核心要素，是影響學生發展最直接的中介和變量，課程質量直接決定著人才的培養質量。教育部于2020年11月公示了首批國家級一流本科課程名單，認定5118門課程為首批國家級一流本科課程（含1559門在促進信息技術與教育教學深度融合，特別是在應對新冠肺炎疫情期間實施的大規模在線教學中做出了重要貢獻的原2017年、2018年國家精品在線開放課程和國家虛擬仿真實驗教學項目）。其中，線上一流課程1875門，虛擬仿真實驗教學一流課程728門，線下一流課程1463門，線上線下混合式一流課程868門，社會實踐一流課程184門。在這些課程中，有一批人工智能一流本科課程，如“人工智能：模型與算法”（浙江大學吳飛）、“人工智能原理”（同濟大學苗奪謙）、“人工智能導論”（浙江工業大學王萬良）、“人工智能實踐：Tensorflow筆記”（北京大學曹健）、“人工智能與信息社會”（北京大學陳斌）、“大數據機器學習”（清華大學袁春）、“無人駕駛車人工智能與創新設計的虛擬仿真實踐教學”（北京科技大學覃京燕）、“人工智能思想與方法”（北京語言大學于東）、“網絡與人工智能法”（南京航空航天大學王建文）、“人工智能基礎”（山東交通學院）。

教材是國家事權，體現了教育思想、理念和內容，也是教師教和學生學的依據。2018年3月，高等教育出版社聯合國家新一代人工智能戰略咨詢委員會在北京組織成立了“新一代人工智能系列教材”編委會，由潘云鶴院士擔任編委會主任。“新一代人工智能系列教材”包含人工智能基礎理論、算法模型、技術系統、硬件芯片和倫理安全以及“智能+”學科交叉等方面內容以及實踐系列教材。新一代人工智能系列教材由來自浙江大學、北京大學、清華大學、上海交通大學、復旦大學、西安交通大學、天津大學、哈爾濱工業大學、同濟大學、西安電子科技大學、南開大學、桂林電子科技大學、南京理工大學、四川大學、北京理工大學、微軟亞洲研究院等高校和研究機構研究人員參與編寫。目前《人工智能導論：模型與算法》《可視化導論》《智能產品設計》三本教材已經出版，且均在“愛課程（中國大學MOOC）”發布了在線課程，選修人員超過20萬。其中已經出版教材所對應的在線課程“人工智能導論：模型與算法”和“設計思維與創新設計”入選首批國家級一流本科課程（線上課程）。《自然語言處理》《人臉圖像合成與識別》《模式識別》《金融智能理論與實踐》《人工智能與數字經濟》和《物聯網安全》將于近期出版。《自主智能運動系統》《人工智能芯片與系統》《神經認知學》《人工智能倫理》《人工智能倫理與安全》《媒體計算》《人工智能邏輯》《生物信息智能分析與處理》《數字生態：人工智能與區塊鏈》《人工智能內生安全》《數據科學前沿技術導論》《深度學習基礎》《計算機視覺》等相關教材也將在其后陸續出版。

三、新一代人工智能科教平臺

當前，計算機教育正從“知識本位教育”（Knowledge Based Education）轉向“能力本位教育”（Competency Based Education），從而實現知和行的統一。

浙江大學于2019年設立圖靈班，與全國35所高校一起開始招收第一批人工智能本科專業學生。在學生培養過程中，樹立“厚基礎、促交叉、重實踐”的教學理念，即要求學生系統了解人工智能的基本概念和基礎算法，掌握人工智能脈絡體系，體會具能、使能和賦能的手段，從算法層面對人工智能技術“知其意，悟其理，守其則，踐其行”[1]。為了加強學生培養，浙江大學發布了“智海——新一代人工智能科教平臺”，寓意為“有智之能，方可驅動時代變革;有海之容，便可賦能萬物更新”。

“智海”匯聚了前沿技術和產業資源，聯動政校企力量，搭建開源、開放、互通的新一代人工智能生態體系，深度聚焦人工智能人才培養、學科交叉和人工智能生態建設，推動人工智能交叉學科范式變革、賦能場景應用。為了實現這樣的教學理念，智海平臺將創新技術需求和教學實踐場景緊密結合，在Mindspore、ModelArts和飛漿等人工智能編程框架的支持下，鼓勵學生研發基于國產人工智能軟硬件體系的人工智能算子庫和應用場景模型，架構支持跨學校、跨學科的人工智能科教創新社區，開源開放案例、算法、模型、數據和應用場景等，通過AI+X行業應用、人工智能微專業和人工智能微認證等模式，創新產教融合、科研育人的人才培養模式，匯聚高校和企業力量，在科教融合和創新人才培養等國家重大戰略背景下，推動人才鏈、科研鏈、產業鏈和創新鏈的高層次融合，為構筑人工智能發展的先發優勢培養戰略資源（見圖1）。

為了促進學科交叉融合，探索科教融合、產教協同的人工智能一流人才培養模式，浙江大學、復旦大學、上海交通大學、南京大學、中國科學技術大學和同濟大學于2021年聯合推出了“AI+X”微專業（見圖2）。“AI+X”微專業已于4月9日向浙江大學、上海交通大學、復旦大學、南京大學、中國科學技術大學和同濟大學的300名學生開放。通過共建共選、學分互認、證書共簽和SPOC授課形式運行“AI+X”微專業，這一模式創新了面向長三角高等教育深度合作形式，保證了微專業課程的高質量與高水平，促進教育鏈、人才鏈、產業鏈和創新鏈的有效銜接，為構筑人工智能發展先發優勢培養戰略資源力量。

我們相信，在契合人工智能教育特性的具備教學、試驗和評測等功能的新型教育平臺的輔助下，科教融合這一形式的教學方法將促進以人才培育、科技創新為使命的人才培養，育人、研究和產教協同的科教融合培養平臺，將推進大跨度的學科交叉融合，大范圍的技術與產業、學校與企業融合。

四、結論

2020年的6月16日，潘云鶴院士與其他人工智能領域的年輕學者，在《自然》子刊《機器智能》上發布了《中國邁向新一代人工智能》的文章，全景式掃描了中國新一代人工智能的形成過程和發展現狀[2]。同時指出，中國今后新一代人工智能發展將面臨如下挑戰：大力培養人工智能本土一流人才;加強學科交叉下的人工智能理論突破;規范人工智能倫理道德;全面構建中國人工智能發展生態。

致天下之治者在人才，成天下之才者在教化。我們相信在這樣一個偉大的歷史時刻，高等學校即將肩負起人工智能人才培養的偉大歷史使命，與政府、企業和相關聯盟一起，人工智能教育先行，產學協作，引領創新。人工智能是使能技術，具有一種溢出帶動性很強的頭雁效應，一定能賦能社會。

人工智能不單是學校教育，而是內涵豐富的科教融合和產教協同，每一個大膽嘗試的“X”都是匯聚前沿技術和產業資源，聯動政校企力量，推動人工智能人才培養、學科交叉和人工智能生態（AI ecosystem）建設，實現交叉學科范式變革、賦能場景應用。在這個生態系統中，每個參與融合的元素都會郁郁蔥蔥、乘勢

而長。

“凡貴通者，貴其能用之也”，1955年人工智能登上歷史舞臺的初心非常簡單，人工智能每一次成績的取得必將推動社會的巨大進步，人工智能最終必將為人類社會帶來輝煌的巨變。

參考文獻：

[1]吳飛，楊洋，何欽銘.人工智能本科專業課程設置思考：厘清內涵、促進交叉、賦能應用[J].中國大學教學，2019（2）：14-19.

[2]WU F， LU C， ZHU M， et al. Towards a new generation of artificial intelligence in China[J]. Nature Machine Intelligence， 2020， 2（6）：312-316.

[責任編輯：余大品]